公开(公告)号：CN118014253B

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410060083.7

申请日：2024-01-16

Applicant: 大连海事大学 ,  中交第一航务工程勘察设计院有限公司

Inventor： 杨嘉卉 ,  季则舟 ,  吉哲 ,  倪立夫 ,  尤再进 ,  王召伟

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明属于码头调度技术领域，提供了一种基于改进遗传算法的岸桥泊位集成调度方法，所述方法以船舶服务成本和船舶污染物排放成本最小化为目标，并采用基于定点突变策略的强化学习‑Q学习‑NSGA‑II(RL‑Q‑NSGA‑II)算法进行求解，完善了双目标码头泊位‑岸桥集成调度模型的构建，改进了常用于求解多目标问题的NSGA‑II算法，为码头前沿调度优化提供参考。因此，相比传统单一泊位分配与岸桥调度，本发明所述方法实现对泊位和岸桥的集成调度、有助于提升码头泊位利用率与船舶作业效率；同时本发明考虑船舶气体污染物减排，集成优化码头前沿核心作业区域，对于推进港口绿色发展、提升港口核心竞争力具有重要的理论意义及实践意义。

公开(公告)号：CN118014253A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410060083.7

申请日：2024-01-16

Applicant: 大连海事大学 ,  中交第一航务工程勘察设计院有限公司

Inventor： 杨嘉卉 ,  季则舟 ,  吉哲 ,  倪立夫 ,  尤再进 ,  王召伟

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明属于码头调度技术领域，提供了一种基于改进遗传算法的岸桥泊位集成调度方法，所述方法以船舶服务成本和船舶污染物排放成本最小化为目标，并采用基于定点突变策略的强化学习‑Q学习‑NSGA‑II(RL‑Q‑NSGA‑II)算法进行求解，完善了双目标码头泊位‑岸桥集成调度模型的构建，改进了常用于求解多目标问题的NSGA‑II算法，为码头前沿调度优化提供参考。因此，相比传统单一泊位分配与岸桥调度，本发明所述方法实现对泊位和岸桥的集成调度、有助于提升码头泊位利用率与船舶作业效率；同时本发明考虑船舶气体污染物减排，集成优化码头前沿核心作业区域，对于推进港口绿色发展、提升港口核心竞争力具有重要的理论意义及实践意义。